《Python编程基础与机器视觉》教学大纲
学 分:3
学 时:48
适用专业: 纵深拓展课
一、课程性质和任务
课程性质:
本课程是面向全校同学开发的选修课程,也可供电子与通信学院的院内拓展专业和全校拓展专业课程。通过该课程的教学,使学生在掌握Python语言编程的基础上,可以运用Python完成机器学习、机器视觉等领域的一些应用开发。旨在培养学生的编程能力、及调试能力。在学习技术的同时,培养分析问题和解决问题的能力,为个人后续的专业发展和拓展打下坚实的基础。
课程任务:
本课程要求学生在学习和掌握Python语言编程的基础上,可以运用Python完成机器学习、机器视觉等领域的一些应用开发。在学习工程中,锻炼学生的编程能力、逻辑能力,培养学生细致缜密的工作态度和团结协作的良好品质。
二、课程基本要求
本课程要求学生通过理论、实操和调研的学习过程,掌握如下知识点,包括:
1. Python语言编程基础
2. 机器视觉中Python应用开发
三、教学条件
为保证教学效果,要求全部课时在有计算机电子基础实训室;要求实训室计算机是win7以上操作系统,并安装Python,Notepad++,Powershell软件,要求有多媒体教学环境。
四、教学内容及学时安排
序 号 |
单元 |
主要内容 |
教学要求 |
学时 |
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1 |
Python语言基础 |
理论教学 |
1.Python编程环境搭建 2.第一单元: Python第一个程序 注释 数字与数学运算 变量 字符串和文本 打印调试方法 3.第二单元: 文件读取和操作 函数 4.第三单元: 逻辑表达式 分支判断 循环 5.第四单元: 列表 字典 6.第五单元: 模块、类与对象 7.第六单元: 面向对象编程技术 继承与合成 |
掌握Python语言基础知识 |
16 |
实践教学 |
穿插于每堂课的练习中,以练促教 |
掌握Python语言编程调试方法 |
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2 |
Python在机器视觉开发中的应用 |
理论教学 |
1. OpenMV的图像处理方法 2. OpenMV的单片机编程 3. OpenMV的固件与调试方法 4. 动手写一个OpenMV应用 |
掌握Python语言在机器视觉开发中的方法 |
16 |
实践教学 |
1.图像处理 2.人脸识别 3.边缘检测 4.轨迹跟踪 |
掌握基于OpenMV机器视觉开发套装的开发调试方法 |
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学 时 合 计 48 |
实践教学 |
16 |
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理论教学 |
16 |
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五、考核方式
本课程考核采用形成性考核方式,平时成绩占50%,期末上机考试占50%。平时成绩强调平时的出勤、课堂纪律、课堂表现,占20%;实训项目考察学生分析问题解决问题的能力,占30%;期末上机考试考察学生编程逻辑思维建立及综合应用能力,占50%。
六、参考教材
1.《笨办法学Python》,人民邮电出版社,Zed A. Shaw著。